台灣蘋果供應鏈價值創造、營運績效與受薪階層之 攸關性研究：兼論公司...
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2019 富邦人壽管理博碩士論文獎
台灣蘋果供應鏈價值創造、營運績效與受薪階層之
攸關性研究：兼論公司治理
An Investigation of the Relationship among Value
Creation, Operating Performance, and Salaried
Employees in Taiwan’s Apple Supply Chain
摘要
本研究以 2013-2017 年台灣蘋果供應鏈廠商為樣本，以反覆近似無關迴歸聯立模型，
進行實證分析。發現：(1)台灣蘋果產業鏈對的產值貢獻率長期被高估。(2)附加價值平均
貢獻率(VAR)及附加價值貿易比(VAX)平均數約為 20%左右，彰顯出口含金量很低。
(2)VAR 及 VAX 皆顯著提高台灣蘋果供應鏈之營運績效，卻對人均薪資呈現顯著負相
關；表示存在嚴重勞資雙方所得分配不均的情形；故企業若要長期永續經營及善盡企業
社會責任，應該著重在受薪階層福祉之改善，以吸引及留任人才。(3)董事長兼任總經理
顯著正向影響稅前息前淨利；經理人持股比率，對 ROA、Tobin’s Q 及人均薪資皆為顯
著正向影響。(4)台灣蘋果供應鏈若要提升企業形象，必須改善勞動條件並強化公司治理，
以提升經營效率並提高永續競爭力。
關鍵字：價值創造、營運績效、受薪階層、公司治理
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壹、前言
本文以 2013-2017 年，列入美國蘋果公司前 200 大供應商之台灣廠商為研究對象，
透過台灣經濟新報(TEJ)資料庫，蒐集相關之財務資訊。因本文旨在探討國內附加價值，
故以個體財務報表內容為主，合併財務報表為輔，使用反覆近似無關迴歸(interactive
seemingly unrelated regressions, ISUR)，推估聯立方程式。一般企業價值創造(value creation)
的衡量，是以附加價值佔營收淨額之比例(附加價值貢獻率)來表示，因本文旨在探討附
加價值貿易，故除了一般所採用之附加價值貢獻率，亦採用了附加價值佔出口金額之比
例(附加價值貿易)來衡量實際出口含金量比重。據此，本研究包含以下目的：(1)探討台
灣蘋果供應鏈，台灣供應商的全球供應鏈定位以及附加價值貿易之比重。(2)以附加價值
的組成構面為理論基礎，探討勞資雙方所得分配之議題。(3)分析附加價值的組成，以財
務因素(operating performance, 營運績效)之價值動因及非財務因素(salaried employees,
受薪階層)之勞力資本，探討價值創造對於兩者之影響。(4)根據公司治理六大構面，解析
其對營運績效與受薪階層之影響。
貳、文獻回顧與待證假說
隨著中國大陸產業型態的改變，全球價值鏈重組，而台灣自然資源稀少，對國際貿
易依存度相對較高，更是無可避免面臨巨大挑戰。從分析附加價值勞資雙方所得分配程
度，藉此提升企業價值。
一、價值創造與營運績效
Woo and Willard（1983）認為，雖然獲利率具有許多限制，但仍為績效衡量的
最重要方法；曾裕侯（1991）以民國 69 年至 76 年之股票上市公司 36 項財務比率，
研究財務比率與企業營運績效之關係，其結果認為營運績效為財務比率之函數；郭
駿漢（1985），以民國 78 年至 82 年之 41 家紡織業上市公司為研究對象，以 28 項
財務比率建構紡織業營運績效評估模式，認為企業界與學術界皆需重視獲利能力。
無形資產中可使企業的產品及服務形成差異化優勢(differentiation advantage)，
為企業創造更高的利潤。Tobin’s Q 被認為能夠反映企業價值，除了其能作為投資的
準則外，亦能捕捉到無形資產的真正價值。 Q 值愈高代表商譽等無形資產的價值
愈高。Tobin’s Q 可被視為一種折現(discounting) 的計算方式，故通常能夠解決研發
投入的遞延效果(Fisher and McGowan, 1983)。
二、價值創造與營運績效
企業的薪資給付策略關係到其營運績效及經營理念。回顧過去文獻，林文政等
（2007）指出薪資為激勵組織績效之誘因；梁証揚（2000）實證結果發現，人力相
關支出之會計資訊與公司當期盈餘有正向關係。林灼榮等（2007）之研究顯示，無
論高科技產業或是傳統紡織業，皆可藉由投入人力資本進而提高生產效率。
由以上文獻可知，價值創造需依靠勞資雙方的攜手共同合作，因此，本研究將
企業價值拆解成資方所得及勞方所得，藉以探討勞資雙方所得分配之議題。本文使
用稅前息前淨利(EBIT)、資產報酬率(ROA)及 Tobin’s Q(TOQ)等營運績效指標做
為資方所得之替代變數，而勞方所得即為員工薪資，並將薪資拆解為企業所付出之
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薪資成本(WI)及人均薪資(W)，再加上員工人數(L)來分析台灣蘋果供應鏈的國內就
業效果。
三、公司治理對營運績效及受薪階層之影響
依據林灼榮等（2007）之研究，可將公司治理分為四個構面，分別為持股及控
制權偏離、組織及人事穩定度、公平對待股東及財報透明度，茲又可將持股及控制
權偏離分為董事會結構、股權結構及控制權偏離三個群組，故本文將公司治理分為
六個構面。Adams et al. (2010) 認為董事會結構與公司價值呈現負相關。依台灣證
券交易所及櫃買中心審查準則，上市(櫃)公司，其董事會成員至少須設立二位獨立
董事，且其中一位須為會計或財務專業人才；獨立董事非公司營運關係人，且持股
比例低，因此可以對公司營運持有較客觀的意見，有助於公司營運績效的提升。湯
惠雯(2017)認為，在快速成長於變動的環境，或高度競爭的市場中，董事長兼任總
經理的領導結構，有助於增進公司未來績效。因此，綜合以上文獻內容，可推論董
事會結構會影響公司的營運績效。
Jensen and Meckling (1976) 的「利益收斂假說」(convergence of interest hypothesis)
認為當管理者持股比例愈高時，有誘發因素去提升公司的經營績效，創造公司價值；
但根據 Jensen and Ruback (1983)的「利益掠奪假說」(conflict of interest hypothesis)，
認為管理經營者所持有之股權比例愈高時，會選擇維護自身利益而損及公司價值。
管家理論(Stewardship Theory)認為經營者除了經濟的動機外，也受到社會實現與自
我成就的驅動，因此管家不可能犧牲組織利益來成就個人利益(Davis, et al., 1997)。
綜合以上推論，股權結構會影響經營績效。
林灼榮（2007）經由實證發現：(1)台灣 IC 產業董監事結構有待加強；(2)經理
人持股增加，能夠使投入產出組合達到平衡效果；(3)在資訊不對稱情況下，政府因
無法全面了解公司內部治理績效，故無法達到發揮其監督者的角色。王郁民（2009）
研究公司治理與財務績效之間的關係，將 91 個公司治理變數，透過 Caliper 配對法
後，採因素分析法，分別從四個構面中萃取出 9 個重要變數，分別為董事會結構中
的董監席次與獨立董監席次、股權結構中的董監持股率與董監質押率、控制權偏離
中的控制董事席次、組織及人事穩定度中的員工平均年資、公平對待股東之董監酬
勞與員工分紅以及財報透明度中的轉投資占淨值比。
四、待證假說
本文依據過去文獻，擬進行四大待證假說(虛無假設)，包括：
H1：價值創造對營運績效沒有顯著影響。
H2：價值創造對受薪階層沒有顯著影響。
H3：公司治理對營運績效沒有顯著影響。
H4：公司治理對受薪階層沒有顯著影響。
五、本文貢獻
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本文之研究貢獻有四點：(1) 本研究分別以附加價值貢獻率(VAR)及附加價值
貿易(VAX)建構迴歸模型，比較分析兩組迴歸模型之結果，並推估蘋果供應鏈對台
灣之實際貢獻以及台灣在全球價值鏈的定位。(2)剖析附加價值的組成構面，藉以探
討勞資雙方所得分配之議題。(3)本文以公司治理之六大構面，探討各構面對勞資雙
方之影響。(4)本研究依據過去文獻，選出 13 個較為顯著影響公司價值之公司治理
變數，進行逐步迴歸，藉以篩選出較為顯著影響勞資雙方之變數。
參、研究設計
一、資料處理與樣本選取
本研究樣本為列入蘋果公司全球前 200 大關鍵零組件供應商之台灣供應商，樣
本期間為 2013-2017 年。財務資料來源取自於台灣經濟新報(TEJ)資料庫，並以個體
財務報表為主。2013-2017 年台灣蘋果供應商共有 189 家廠商，因未上市公司之財
務資料取得困難，故刪除未上市公司之樣本；而本文旨在探討附加價值貿易及勞資
所得分配之議題，故在刪除附加價值小於 0 之樣本，茲將樣本選取過程列示在表 1
中,最後選擇 172 個有效樣本。
表 1 資料品質與樣本選取過程
年度別 2013 年 2014 年 2015 年 2016 年 2017 年 合計
原始蒐集樣本數 36 35 39 40 39 189
未上市之公司 (0) (1) (3) (5) (4) (13)
附加價值<0 (1) (1) (1) (1) 0 (4)
合計 35 33 35 34 35 172
註：()內為樣本數之減項。
二、變數衡量
本文旨在探討價值創造與公司治理對營運績效與受薪階層之影響，並將可能影
響分析結果之變數設為控制變數。以經濟學「所得面」之附加價值計算公式為理論
基礎，生產要素係指勞動、土地、資本與企業經營等四項，因此產業附加價值就所
得面來看亦包含了員工薪資、租金、利息與固定資本消耗(折舊)、企業利潤等四個
部份。從企業營運觀點，附加價值的提升有助於生產力的改善，因此計算其附加價
值，可以了解分配於人事費用、支付利息及純益之情形。計算方式如式(1)所示：
附加價值=員工薪資+租金+利息與折舊+企業利潤 (1)
根據式(1)，可將附加價值拆解成資方所得及勞方所得二構面。資方所得為租金、
利息與折舊及企業利潤，本文將企業利潤拓展為稅前息前淨利、資產報酬率及 Tobin’
s Q 等營運績效指標；勞方所得則為員工薪資，而薪資所得可在拆解成人均薪資於
勞動雇用量。企業是由勞資雙方所組成，所以要談企業價值，必然是勞資雙方所經
營的績效及互相獲利才是雙贏的局面。因此，本研究便就此二構面，進一步討論附
加價值、營運績效與受薪階層之攸關性。茲將本研究之變數定義與衡量方式，列示
如下：
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表 2 變數定義與衡量方式
變數代號 變數定義 衡量方式 單位
Panel A：營運績效
EBIT 稅前息前淨利 稅前淨利+利息支出 百萬元
ROA 資產報酬率 (稅後息前淨利 /平均資產總額) *100 百分比
TOQ Tobin’s Q (市值+總負債帳面價值)/(總資產帳面價值) 比值
Panel B：受薪階層
WI 薪資成本 (營業成本)薪資+(營業費用)薪資+(業外費用)薪資 百萬元
L 員工人數 母公司財務報告所揭露之國內員工人數 千人
W 人均薪資 薪資成本(百萬元)/員工人數 百萬元
Panel C：價值創造
VAR 附加價值貢獻率 (附加價值/營業收入淨額)*100 百分比
VAX 附加價值貿易比 (附加價值/外銷金額)*100 百分比
Panel D：公司治理
BNM 董事長兼任總經理 董事長兼任總經理為 1，否則為 0 虛擬變數
SDS 董監席次 董事席次+監事席次 席次
ISD 獨立董監席次 獨立董事席次+獨立監事席次 席次
IHR 董監持股率 (董監持股數/公司流通在外股數)*100 百分比
DSP 董監質押率 (董監持股質押張數/董監總持股數)*100 百分比
CEH 經理人持股比率 (CEO 持股數/公司流通在外股數)*100 百分比
CDS 控制董事席次 最終控制者所控制之董事席次 席次
INS 外資持股比率 (外資持股數/公司流通在外股數)*100 百分比
RBR 轉投資占淨值比 (長期投資/股東權益)*100 百分比
AS 員工平均年資 年數
TUR 員工流動率 (當年年底至次年年底員工離職人數/當年年底員工人
數)*100 百分比
BIN 董監酬勞占稅前淨
利 (董監酬勞/稅前淨利)*100 百分比
ESN 員工分紅占稅前淨
利 (員工分紅/稅前淨利)*100 百分比
Panel E：控制變數
LEV 負債比率 (負債總額 /資產總額) *100 百分比
PPE 固定資產比率 (固定資產淨額 /總資產) *100 百分比
SIZE 公司規模 Log(總資產) 倍數
AGE 公司年齡 公司成立年數 年數
PMI 採購經理人指數 >50：經濟擴張；<40：經濟蕭條； 40~50：處於衰退 百分比
D1 產業別 電子零組件產業為 1，否則為 0 虛擬變數
D14 2014 年 2014 年資料為 1，否則為 0 虛擬變數
D15 2015 年 2015 年資料為 1，否則為 0 虛擬變數
D16 2016 年 2016 年資料為 1，否則為 0 虛擬變數
D17 2017 年 2017 年資料為 1，否則為 0 虛擬變數
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三、逐步迴歸法(stepwise regression)
逐步迴歸法針對既有之變數，逐一進行 t 檢定。當變數呈現不顯著的狀態時，
逐步迴歸會暫時排除不顯著之自變數，以確保每次的新增變數皆為顯著，此將使最
後得到的變數群擁有最佳的解釋能力。逐步迴歸法可分為單向演算法 (uni-
directional)、雙向混合法(forwards 與 backwards 混合)及組合法(combinatorial)；單
向演算法可分為向前選擇法(Forward)與向後淘汰法(backwards)。本研究採用逐步迴
歸單向演算法(uni-directional)中的向前選擇法(forwards)，並將 p 值設定為 0.1(10%)
作為判斷推估顯著標準。將 13 個公司治理變數納入逐步迴歸方程式中，逐一評估
公司治理解釋變數，並判斷其是否達到所設定之標準，若無則從迴歸式中剔除。
四、迴歸模型與模型配適度
在應變數營運績效(旨在反映資方利益)方面，為全面考量公司長短期獲利能力，
故選擇三個應變數(EBIT，ROA，TOQ)，分別代表公司稅前息前淨利(EBIT)、短期
財務績效(ROA)及長期市場績效(TOQ)；最後在另一應變數受薪階層構面，則選用
薪資成本(WI)、員工人數(L)及人均薪資(W)，茲將二組迴歸模型，分別列示如下：
模型Ⅰ：價值創造解釋變數為附加價值貢獻率(VAR)之公式：
𝐸𝐵𝐼𝑇 = 𝛼0 + 𝛼1𝑉𝐴𝑅 + 𝛼2𝐵𝑁𝑀 + 𝛼3𝑆𝐷𝑆 + 𝛼4𝐼𝑁𝑆 + 𝛼5𝑅𝐵𝑅 + 𝛼6𝐿𝐸𝑉 + 𝛼7𝑃𝑃𝐸
+ 𝛼8𝑆𝐼𝑍𝐸 + 𝛼9𝐴𝐺𝐸 + 𝛼10𝑃𝑀𝐼 + 𝛼11𝐷1 + 𝛼12𝐷14 + 𝛼13𝐷15 + 𝛼14𝐷16
+ 𝛼15𝐷17 (2)
𝑅𝑂𝐴 = 𝛽0 + 𝛽1𝑉𝐴𝑅 + 𝛽2𝐵𝑁𝑀 + 𝛽3𝑆𝐷𝑆 + 𝛽4𝐶𝐸𝐻 + 𝛽5𝐼𝑁𝑆 + 𝛽6𝑅𝐵𝑅 + 𝛽7𝐵𝐼𝑁
+ 𝛽8𝐸𝑆𝑁 + 𝛽9𝐿𝐸𝑉 + 𝛽10𝑃𝑃𝐸 + 𝛽11𝑆𝐼𝑍𝐸 + 𝛽12𝐴𝐺𝐸 + 𝛽13𝑃𝑀𝐼 + 𝛽14𝐷1
+ 𝛽15𝐷14 + 𝛽16𝐷15 + 𝛽17𝐷16 + 𝛽18𝐷17 (3)
𝑇𝑂𝑄 = 𝛾0 + 𝛾1𝑉𝐴𝑅 + 𝛾2𝐼𝑆𝐷 + 𝛾3𝐶𝐸𝐻 + 𝛾4𝐼𝑁𝑆 + 𝛾5𝐿𝐸𝑉 + 𝛾6𝑃𝑃𝐸 + 𝛾7𝑆𝐼𝑍𝐸 + 𝛾8𝐴𝐺𝐸
+ 𝛾9𝑃𝑀𝐼 + 𝛾10𝐷1 + 𝛾11𝐷14 + 𝛾12𝐷15 + 𝛾13𝐷16 + 𝛾14𝐷17 (4)
𝑊𝐼 = 𝛿0 + 𝛿1𝑉𝐴𝑅 + 𝛿2𝐼𝑁𝑆 + 𝛿3𝑅𝐵𝑅 + 𝛿4𝐿𝐸𝑉 + 𝛿5𝑃𝑃𝐸 + 𝛿6𝑆𝐼𝑍𝐸 + 𝛿7𝐴𝐺𝐸
+ 𝛿8𝑃𝑀𝐼 + 𝛿9𝐷1 + 𝛿10𝐷14 + 𝛿11𝐷15 + 𝛿12𝐷16 + 𝛿13𝐷17 (5)
𝐿 = 𝜃0 + 𝜃1𝑉𝐴𝑅 + 𝜃2𝐵𝑁𝑀 + 𝜃3𝐼𝑆𝐷 + 𝜃4𝐵𝐼𝑁 + 𝜃5𝐸𝑆𝑁 + 𝜃6𝐿𝐸𝑉 + 𝜃7𝑃𝑃𝐸 + 𝜃8𝑆𝐼𝑍𝐸
+ 𝜃9𝐴𝐺𝐸 + 𝜃10𝑃𝑀𝐼 + 𝜃11𝐷1 + 𝜃12𝐷14 + 𝜃13𝐷15 + 𝜃14𝐷16 + 𝜃15𝐷17 (6)
𝑊 = 𝜗0 + 𝜗1𝑉𝐴𝑅 + 𝜗2𝐶𝐸𝐻 + 𝜗3𝐼𝑁𝑆 + 𝜗4𝑅𝐵𝑅 + 𝜗5𝐸𝐴𝑆 + 𝜗6𝑇𝑈𝑅 + 𝜗7𝐿𝐸𝑉 + 𝜗8𝑃𝑃𝐸
+ 𝜗9𝑆𝐼𝑍𝐸 + 𝜗10𝐴𝐺𝐸 + 𝜗11𝑃𝑀𝐼 + 𝜗12𝐷1 + 𝜗13𝐷14 + 𝜗14𝐷15 + 𝜗15𝐷16
+ 𝜗16𝐷17 (7)
模型Ⅱ：價值創造解釋變數為附加價值貿易(VAX)之公式：
𝐸𝐵𝐼𝑇 = 𝜇0 + 𝜇1𝑉𝐴𝑋 + 𝜇2𝐵𝑁𝑀 + 𝜇3𝑆𝐷𝑆 + 𝜇4𝐼𝑁𝑆 + 𝜇5𝑅𝐵𝑅 + 𝜇6𝐿𝐸𝑉 + 𝜇7𝑃𝑃𝐸
+ 𝜇8𝑆𝐼𝑍𝐸 + 𝜇9𝐴𝐺𝐸 + 𝜇10𝑃𝑀𝐼 + 𝜇11𝐷1 + 𝜇12𝐷14 + 𝜇13𝐷15 + 𝜇14𝐷16
+ 𝜇15𝐷17 (8)
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𝑅𝑂𝐴 = 𝜋0 + 𝜋1𝑉𝐴𝑋 + 𝜋2𝐵𝑁𝑀 + 𝜋3𝑆𝐷𝑆 + 𝜋4𝐶𝐸𝐻 + 𝜋5𝐼𝑁𝑆 + 𝜋6𝑅𝐵𝑅 + 𝜋7𝐵𝐼𝑁
+ 𝜋8𝐸𝑆𝑁 + 𝜋9𝐿𝐸𝑉 + 𝜋10𝑃𝑃𝐸 + 𝜋11𝑆𝐼𝑍𝐸 + 𝜋12𝐴𝐺𝐸 + 𝜋13𝑃𝑀𝐼 + 𝜋14𝐷1
+ 𝜋15𝐷14 + 𝜋16𝐷15 + 𝜋17𝐷16 + 𝜋18𝐷17 (9)
𝑇𝑂𝑄 = 𝜌0 + 𝜌1𝑉𝐴𝑋 + 𝜌2𝐼𝑆𝐷 + 𝜌3𝐶𝐸𝐻 + 𝜌4𝐼𝑁𝑆 + 𝜌5𝐿𝐸𝑉 + 𝜌6𝑃𝑃𝐸 + 𝜌7𝑆𝐼𝑍𝐸
+ 𝜌8𝐴𝐺𝐸 + 𝜌9𝑃𝑀𝐼 + 𝜌10𝐷1 + 𝜌11𝐷14 + 𝜌12𝐷15 + 𝜌13𝐷16 + 𝜌14𝐷17 (10)
𝑊𝐼 = 𝜎0 + 𝜎1𝑉𝐴𝑋 + 𝜎2𝐼𝑁𝑆 + 𝜎3𝑅𝐵𝑅 + 𝜎4𝐿𝐸𝑉 + 𝜎5𝑃𝑃𝐸 + 𝜎6𝑆𝐼𝑍𝐸 + 𝜎7𝐴𝐺𝐸
+ 𝜎8𝑃𝑀𝐼 + 𝜎9𝐷1 + 𝜎10𝐷14 + 𝜎11𝐷15 + 𝜎12𝐷16 + 𝜎13𝐷17 (11)
𝐿 = 𝜏0 + 𝜏1𝑉𝐴𝑋 + 𝜏2𝐵𝑁𝑀 + 𝜏3𝐼𝑆𝐷 + 𝜏4𝐵𝐼𝑁 + 𝜏5𝐸𝑆𝑁 + 𝜏6𝐿𝐸𝑉 + 𝜏7𝑃𝑃𝐸 + 𝜏8𝑆𝐼𝑍𝐸
+ 𝜏9𝐴𝐺𝐸 + 𝜏10𝑃𝑀𝐼 + 𝜏11𝐷1 + 𝜏12𝐷14 + 𝜏13𝐷15 + 𝜏14𝐷16 + 𝜏15𝐷17 (12)
𝑊 = 𝜑0 + 𝜑1𝑉𝐴𝑋 + 𝜑2𝐶𝐸𝐻 + 𝜑3𝐼𝑁𝑆 + 𝜑4𝑅𝐵𝑅 + 𝜑5𝐸𝐴𝑆 + 𝜑6𝑇𝑈𝑅 + 𝜑7𝐿𝐸𝑉
+ 𝜑8𝑃𝑃𝐸 + 𝜑9𝑆𝐼𝑍𝐸 + 𝜑10𝐴𝐺𝐸 + 𝜑11𝑃𝑀𝐼 + 𝜑12𝐷1 + 𝜑13𝐷14 + 𝜑14𝐷15
+ 𝜑15𝐷16 + 𝜑16𝐷17 (13)
依據式(2)~(7)與式(8)~(13)所設定之二組迴歸模型，因二組迴歸模型涉及 6 條
方程式，故本文參考林灼榮等人(2004)之作法，擬使用反覆近似無關迴歸估計法
(interactive seemingly unrelated regressions, ISUR)聯立推估式(2)~(7)與式(8)~(13)。
ISUR 為了同時考慮橫斷面與時間序列特性的「系統方程式模組 (system of
equations)」，聯立方程式表面不相關，然而因為一些不可觀測之因素，致使迴歸模
型中的每一條方程式的殘差項，可能存在同期相關(contemporaneous correlation)，而
互相組成系統方程式模組。ISUR 放寬跨方程式間的殘差項無相關假設，提供相對
充分之額外資訊，藉以提升估計效率。
對於是否適用 ISUR，必須要檢定各方程式間的殘差項是否存在同期相關，本
文使用 B-P LM 檢定(Breusch-Pegan Lagrange multiplier test)，算出 LM 統計量之後，
再使用𝜒2進行獨立性檢定，檢定各個模型殘差項的共變異數是否等於零，須設定虛
無假設為各個方程式殘差項的共變異數等於零，對立假設為各個方程式殘差項的共
變異數不等於零，茲虛無假設表示如下：
𝐻0：𝐶𝑂𝑉(휀𝑖,휀𝑗) = 𝜎𝑖𝑗 = 0 (14)
執行 B-P LM 檢定必須計算殘差項相關係數之平方，公式如下：
𝑟𝑖𝑗2 =
𝜎𝑖𝑗2
𝜎𝑖𝜎𝑗= 0 (15)
而 B-P LM 檢定如下：
𝐿𝑀 = 𝑇 ∑ ∑ 𝑟𝑖𝑗2
𝑖−1
𝑗=1
𝑀
𝑖=2
~𝜒2(𝑀(𝑀 − 1)
2) (16)
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(19)中，T 為樣本數(本文 T=141)；M 為聯立方程式個數(本文 M=6)，卡方自由
度為 15；𝑟𝑖𝑗2為 i 及 j 迴歸方程式殘差項相關係數之平方，當𝜒2 值顯著落在拒絕域，
代表拒絕虛無假設而適宜使用 ISUR 法。
肆、實證結果解析
一、敘述性統計
透過表 4 所列示之各個變數共 172 筆樣本之敘述統計量，可以更加瞭解台灣蘋
果供應鏈在營運績效、受薪階層、價值創造、公司治理和控制變數等特性，其中:
(一) 營運績效
EBIT 平均數為 19864.08(百萬)，中位數為 2745.003(百萬)，中位數與平均數差
距 7 倍之多，顯示利潤差異極大，至少有半數廠商，利潤低於平均值；ROA 平均數
為 6.528%，中位數為 5.515%，極大值為 34.9%，極小值為-14.2%，平均表現大於
5%，表示短期績效穩定；TOQ 平均數為 1.080，中位數為 0.785，極大值為 5.23，
極小值為 0.29，平均 Q 值趨近於 1，且有半數廠商 Q 值小於 1，此或與蘋果手機銷
售減緩，以及產業內競爭激烈有關。
(二) 受薪階層
WI 平均數為 5994.929(百萬)，中位數為 2117.778(百萬)，極大值為 83792.01(百
萬)，極小值為 33.256(百萬)；L 平均數為 6300.3，中位數為 3223(人)，極大值為
42139(人)，極小值為 41(人)；W 平均數為 0.982(百萬)，中位數為 0.932(百萬)，極
大值為 2.775(百萬)，極小值為 0.116(百萬)。根據 2017 年之統計資料，台灣平均年
薪為 0.6(百萬)，從以上數據可看出平均薪資高於台灣平均年薪 0.4(百萬)。
(三) 價值創造
台灣蘋果供應商 VAR 平均數為 25.550%，中位數為 18.892%，極大值為
135.118%，極小值為 1.090%；VAX 平均數為 19.730%，中位數為 12.823%，極大值
為 85.554%，極小值為 1.047%。附加價值貢獻率(VAR) 及附加價值貿易皆只有大約
20%左右，且中位數皆小於平均數，顯示台灣蘋果供應鏈大多是屬於低附加價值的
代工組裝廠，國外附加價值(進口中間財)高達 80%。
台灣蘋果供應鏈所創造的附加價值總額佔台灣全年實質 GDP，整理詳如表 3。
由表 3 可看出，附加價值佔台灣實質 GDP 從 2013-2015 年皆有顯著提高，特別是
2015 年相對於 2014 年，提高了將近 5 個百分點，此原因可追究至 2015 年台積電始
成為蘋果公司的關鍵零組件供應商，所帶來的高附加價值；但是，若排除台積電的
因素，則顯示台灣蘋果供應鏈從 2015 年開始，呈現停滯性成長；除此之外，台灣
蘋果供應鏈全年營收淨額佔台灣實質 GDP 的比率從 2013 年的 19.995%，到 2017
年的 55.318%，大幅成長了超過 30 個百分點，可是其中附加價值僅僅佔了 8 個百
分點，由此可看出若單單只看台灣蘋果供應鏈所創造出的營收淨額，將會高估了其
產值貢獻力。
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表 3 附加價值佔台灣全年實質 GDP 比率
年度
台灣蘋果供應
鏈營收淨額佔
台灣實質 GDP
比率(%)
台灣蘋果供應鏈附加價值
總額(百萬)
附加價值佔台灣實質
GDP 比率(%)
台積電附加價值
佔台灣實質 GDP
比率(%)
2013 19.995 272,340 1.824 N.A.
2014 42.026 468,180 3.015 N.A.
2015 51.786 1,274,413 8.141 4.079
2016 56.614 1,333,248 8.390 4.289
2017 55.318 1,339,843 8.179 4.459
(四) 公司治理
BNM 平均數為 36%，顯示台灣蘋果供應商董事長兼任總經理(BNM)的比例不
高；董監持股比率(IHR)與經理人持股比率(CEH)皆只有 10%左右，外資持股比率
(INS)相對高於內部人持股比率，為 33%左右。EAS 平均數為 4.698，極大值為 19
年，極小值為 1 年，顯示台灣蘋果供應商員工平均年資(EAS)相差大；TUR 極大值
為 67%，極小值為 0，顯示台灣蘋果供應商員工流動率(TUR)相差大；BIN 平均數
為 0.747%，顯示台灣蘋果供應商董監酬勞佔稅前淨利比率(BIN)平均比率很低；ESN
極大值為 29.59%，極小值為 0，顯示台灣蘋果供應商員工分紅佔稅前淨利比率(ESN)
相差大。
(五) 控制變數
負債比(LEV)平均數為 45.268%，極大值為 83.15%，極小值為 10.69%，顯示台
灣蘋果供應商負債佔資產比重(LEV)差異大；固定資產比率(PPE)平均數為 14.073%，
極大值為 53.305%，極小值為 0.046%，顯示 PPE 差異大；公司規模(SIZE)平均數為
10.957，極大值為 15，極小值為 7.925，顯示台灣蘋果供應商公司規模差異大；公
司存續期間(AGE)平均數為 28.698，極大值為 60 年，極小值為 7 年，顯示台灣蘋果
供應商公司年齡(AGE)差異大；製造業採購經理人指數(PMI)平均數為 51.677%，極
大值為 61.617%，極小值為 45.333%；D1 平均數為 80.117%，表示本研究樣本大多
數為電子零組件產業；D14 平均數為 19.186%，D15 平均數為 20.349%，D16 平均
數為 19.767%，D17 平均數為 20.349%，表示在研究樣本中，廠商數在各個年度所
佔比重，並就以上數據，可算出 2013 年廠商數約佔總樣本的 20%，且得知各個年
度的台灣蘋果供應商數量變化不大。
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表 4 敘述統計分析
變數代號 衡量單位 平均數 標準差 中位數 極大值 極小值
Panel：A 營運績效
EBIT 百萬元 19864.080 59837.520 2745.003 396065.800 -6172.298
ROA 百分比 6.528 6.468 5.515 34.900 -14.200
TOQ 倍數 1.080 0.804 0.785 5.230 0.290
Panel：B 受薪階層
WI 百萬元 5994.929 11938.580 2117.778 83792.010 33.256
L 人 6300.3 9403.770 3223.000 43139.00 41
W 百萬元 0.984 0.444 0.932 2.775 0.116
Panel：C 價值創造
VAR 百分比 25.550 24.139 18.892 135.118 1.090
VAX 百分比 19.730 18.703 12.823 86.554 1.047
Panel：D 公司治理
BNM 虛擬變數 0.360 0.481 0.000 1.000 0.000
SDS 席次 9.895 2.009 10.000 18.000 7.000
ISD 席次 2.535 1.056 3.000 5.000 0.000
IHR 百分比 13.946 10.920 10.450 67.510 1.650
DSP 百分比 5.697 15.262 0.000 89.070 0.000
CEH 百分比 1.269 1.919 0.580 10.150 0.000
CDS 席次 4.436 1.983 4.000 12.000 1.000
INS 百分比 33.599 20.659 32.040 79.120 0.880
RBR 百分比 73.755 34.897 73.695 154.15 0.490
EAS 年 4.698 2.870 4.000 19.000 1.000
TUR 百分比 21.039 14.838 18.000 67.000 0.000
BIN 百分比 0.747 0.668 0.725 3.270 0.000
ESN 百分比 6.813 5.049 6.240 29.590 0.000
Panel：E 控制變數
LEV 百分比 45.268 16.220 46.850 83.150 10.690
PPE 百分比 14.073 15.698 6.144 53.305 0.046
SIZE 百分比 10.957 1.510 10.639 15.000 7.925
AGE 年 28.678 11.863 27.000 60.000 7.000
PMI 百分比 51.677 3.736 51.825 61.617 45.333
D1 虛擬變數 0.801 0.400 1 1 0
D14 虛擬變數 0.192 0.395 0 1 0
D15 虛擬變數 0.203 0.404 0 1 0
D16 虛擬變數 0.198 0.399 0 1 0
D17 虛擬變數 0.203 0.404 0 1 1
二、共線性分析
因共線性(collinearity)程度過高時，會產生迴歸係數估計值不穩定等問題，因此
使用 Pearson’s correlation coefficient 及 Spearman’s rank correlation coefficient 分析，
觀察各解釋變數間是否存在共線性。茲將結果列示在表 5：(1)營運績效、受薪階層
與價值創造等三組變數間，存在顯著正相關，間接隱含二組迴歸模型之迴歸式，殘
差項存在同期相關。(2)EBIT 及 TOQ 與受薪階層皆存在顯著正相關，顯示營運績效
與受薪階層彼此間，互為正向關係。(3)控制變數間之相關係數絕對值皆小於 0.8，
顯示無嚴重共線性問題。
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表 5 相關係數表
價值創造 營運績效 受薪階層 控制變數
VAR VAX EBIT ROA TOQ WI L W LEV PPE SIZE AGE PMI
VAR 1 0.863*** 0.150* 0.583*** 0.682*** 0.102 0.176** -0.315*** -0.739*** 0.551*** -0.061 0.306*** -0.210**
VAX 0.689*** 1 0.054 0.403*** 0.496*** 0.129 0.227*** -0.375*** -0.595*** 0.691*** -0.063 0.290*** -0.200**
EBIT 0.270*** 0.441*** 1 0.550*** 0.279*** 0.689*** 0.540*** 0.537*** 0.087 -0.162* 0.815*** 0.234*** 0.182**
ROA 0.617*** 0.551*** 0.317*** 1 0.802*** -0.014 -0.085 0.168** -0.448*** -0.134 0.051 0.218*** -0.120
TOQ 0.693*** 0.626*** 0.275*** 0.817*** 1 -0.102 -0.123 -0.044 -0.587*** 0.126 -0.115 0.285*** -0.070
WI 0.298*** 0.486*** 0.922*** 0.240*** 0.242*** 1 0.926*** 0.388*** 0.220*** 0.239*** 0.889*** 0.174** 0.254***
L 0.338*** 0.463*** 0.698*** 0.134 0.163* 0.899*** 1 0.080*** 0.120*** 0.377*** 0.775*** 0.187** 0.212**
W -0.120 -0.057 0.556*** 0.216** 0.148* 0.446*** 0.203** 1 0.323*** -0.455*** 0.515*** -0.084 0.209**
LEV -0.670*** -0.519*** -0.108 -0.422*** -0.515*** -0.068 -0.043 0.306*** 1 -0.382*** 0.328*** -0.177** 0.276***
PPE 0.342*** 0.675*** 0.247*** -0.092 0.102 0.399*** 0.508*** -0.266*** -0.224*** 1 -0.022 0.306*** -0.096
SIZE 0.083 0.104 0.590*** 0.117 0.063 0.644*** 0.632*** 0.614*** 0.311*** 0.029 1 0.146* 0.293***
AGE 0.265*** 0.280*** 0.128 0.122 0.151* 0.054 0.046 -0.049 -0.222*** 0.293*** 0.124 1 0.098
PMI -0.138 -0.078 0.221*** -0.117 -0.017 0.244*** 0.204** 0.253** 0.285*** -0.046 0.336*** 0.016 1
註：1.*、**及***分別代表α在 10%、5%及 1%顯著。2.左下角為 Pearson 相關係數，右上角為 Spearman 相關係數。
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三、逐步迴歸推估結果
二組迴歸模型各包含六條方程式，公司治理共有 13 個解釋變數，為了增強解
釋能力，本研究利用逐步迴歸法篩選公司治理變數，將 t 檢定之 p 值設定為 0.1(10%)
顯著，結果篩選出的公司治理變數分別為模型Ⅰ：EBIT(BNM、SDS、INS、RBR)、
ROA(BNM、SDS、CEH、INS、RBR、BIN、ESN)、TOQ(ISD、CEH、INS)、WI(INS、
RBR)、L(BNM、ISD、BIN、ESN)與 W(CEH、INS、RBR、EAS、TUR)；模型Ⅱ：
EBIT(BNM、SDS、ISD、DSP、INS、RBR、BIN、ESN)、ROA(BNM、SDS、CEH、
INS、BIN)、TOQ(ISD、CEH、INS)、WI(BNM、SDS、ISD、INS、RBR)、L(BNM、
ISD、RBR)與 W(CEH、RBR、EAS、TUR)。
四、ISUR 迴歸參數推估結果解析
本研究所設定二組迴歸模型，模型Ⅰ為以附加價值貢獻率(VAR)為價值創造解
釋變數，模型Ⅱ為以附加價值貿易比(VAX)為價值創造之解釋變數，先以逐步迴歸
估計法篩選影響式(2)~(7)與式(8)~(13)之 13 個公司治理變數中，然後將不顯著影響
迴歸式之公司治理變數於迴歸式中剔除，再以反覆近似無關迴歸估計法(ISUR)，聯
立推估迴歸參數。
(一) 模型Ⅰ迴歸參數推估結果
表 6 為模型Ⅰ之 ISUR 迴歸參數推估結果，模型配適度評估的部分，B-PLM 檢
定統計量為 339.878，代表殘差項顯著存在同期相關，故應使用 ISUR 法提升模型估
計之效率。所推估之八條方程式之 Adjusted R2，為 0.511、0.695、0.686、0.657、
0.703 及 0.516，表示本研究所使用之追蹤資料所進行之迴歸分析已達到不錯之解釋
能力。而在 ISUR 迴歸參數推估結果中發現：
1. 營運績效
BNM 對 EBIT 為顯著正向影響，SDS 對 EBIT 卻為顯著負向影響，表示董事
長兼任總經理會提高 EBIT，董監席次卻會降低 EBIT；INS 對 EBIT 為顯著正向影
響，表示外資持股愈多，愈有助於提升 EBIT；VAR 對 ROA 為顯著正向影響，表
示附加價值貢獻率顯著正向影響公司短期財務績效；SDS 對 ROA 為顯著負向影
響，表示增加董監席次會降低公司短期財務績效水準；CEH 與 INS 對 ROA 為顯
著正向影響，表示提高經理人持股與外資持股比率，有益於提升公司短期財務績
效；RBR 對 ROA 則為顯著負向影響；BIN 對 ROA 為顯著正向影響，表示董監酬
勞佔稅前淨利比率愈高，公司的短期財務績效愈好；但是 ESN 對 ROA 卻是顯著
負向影響，表示股東分紅佔稅前淨利愈低，公司短期財務績效愈好；VAR 對 TOQ
為顯著正向影響；CEH 與 INS 對 TOQ 為顯著正向影響，表示提高經理人持股與
外資持股，有助於公司長期市場績效的提升。
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2. 受薪階層
INS 對 WI 為顯著正向影響，表示提高外資持股，會提高公司的薪資成本；
VAR 對 L 無顯著影響；BIN 對 L 為顯著正向影響，顯著水準為 10%，表示董監酬
勞佔稅前淨利比率愈高，員工雇用人數愈多；但是 ESN 對 L 卻是顯著負向影響，
顯著水準達到 10%，表示股東分紅佔稅前淨利愈低，公司雇用的員工人數愈少；
VAR 對 W 為顯著負向影響，表示附加價值貢獻率顯著負向影響公司人均薪資；
CEH 與 INS 對 W皆為顯著正向影響，表示提高經理人持股與外資持股，有助於
人均薪資的提升；RBR 對 W 為正向影響，表示財報透明度與人均薪資為負向關
係；EAS 與 TUR 皆對 W 為顯著負向影響，表示組織及人事的穩定，有助提升人
均薪資。
3. 控制變數
LEV 愈高，愈不利於資方所得與勞方所得的分配；PPE 愈高，愈不利於資方
所得分配，且公司需要雇用更多的 L，花費更多的 WI，但是此雇用大多屬於低技
術性員工，故 W不升反降；SIZE 愈大，因規模經濟的關係，成本降低，故公司
的 EBIT 及 ROA 皆會有所提升，且愈需要更多的 L 來維持良好的營運績效，故需
要花費更多的 WI。公司 AGE 愈長，表示其經營績效基本上不會太差，通常保有
固定的客戶名單，故 ROA 會保持不錯的數字，且同時因公司經營年數愈長，且因
為通常已穩定發展，故不需要更多的員工來維持營運，因此 L 及 WI 皆會降低。
台灣蘋果供應商大多數位於低附加價值之電子零組件產業(D1)，此產業因市
場進入障礙低，產品缺乏議價能力，故使得產品毛利率極低，故公司 EBIT 差，
TOQ 也表現不佳，因不須雇用高階技術人才，故相對於其他產業，WI 及 W較
低。除此之外，在 2014 年(D14)時，因為半導體產業復甦，一線半導體大廠在新
製程競爭白熱化，導致設備與技術廠商訂單應接不暇，且舊製程的訂單需求也不
低，台積電也於 2014 年時研發出 10 奈米新製程技術，故推論當時需要大量的技
術人才，故人均薪資提升(W)。
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表 6 ISUR 迴歸參數推估結果(模型Ⅰ)
營運績效 受薪階層
EBIT ROA TOQ WI L W
C -127991.7 (-0.731)
-4.774 (-0.309)
1.677 (0.804)
-38627.100 (-1.313)
-35086.560**
(-1.969) 0.100 (0.077)
Panel A：價值創造
VAR -390.997
(-1.609)
0.130***
(5.920)
0.012***
(3.953)
-49.547
(-1.247)
18.916
(0.874)
-0.007***
(-3.583)
Panel B：公司治理
BNM 14045.92***
(3.809) 0.579 (1.041)
N.A. N.A. 22.932 (0.040)
N.A.
SDS -1361.243**
(-2.040) -0.538***
(-4.474) N.A. N.A. N.A. N.A.
ISD N.A. N.A.
-0.068 (-1.639)
N.A. 253.891 (1.041)
N.A.
CEH N.A.
1.048***
(7.448) 0.165***
(8.238) N.A. N.A.
0.051***
(4.411)
CDS N.A. N.A. N.A. N.A. N.A. N.A.
INS 553.769**
(2.034) 0.062**
(2.537) 0.013***
(3.959) 67.989**
(1.758) N.A.
0.004**
(2.111)
RBR 118.338 (0.941)
-0.038***
(-3.795) N.A. 9.835
(0.563) N.A. 0.002**
(1.970) EAS
N.A. N.A. N.A. N.A. N.A. 0.031***
(2.852) TUR
N.A. N.A. N.A. N.A. N.A. 0.005** (2.516)
BIN N.A.
2.285*** (4.758)
N.A. N.A. 767.893* (1.847)
N.A.
ESN N.A.
-0.144*** (-3.390)
N.A. N.A. -64.442* (-1.753)
N.A.
Panel C：控制變數
LEV -118.338*** (-4.887)
-0.066** (-2.117)
-0.016*** (-3.939)
-274.293*** (-4.768)
-100.000*** (-2.944)
-0.007** (-2.530)
PPE -1682.957***
(4.131) -0.146***
(-5.757) -0.001 (-0.330)
344.610***
(7.437) 256.226***
(10.530) -0.001 (-0.641)
SIZE 1205.145***
(4.789) 1.400***
(3.689) 0.016 (0.365)
4148.577***
(6.942) 3271.366***
(9.113) 0.129***
(4.483) AGE 17601.810
(-0.671)
0.085***
(3.021)
0.003
(0.742)
-190.577***
(-3.548)
-149.960***
(-4.652)
-0.001
(-0.503) PMI -216.588
(0.257) -0.065 (-0.250)
-0.015 (-0.434)
276.390 (0.549)
179.222 (0.590)
-0.010 (-0.426)
D1 -40595.340**
(-2.197) 3.250 (1.997)
-0.030**
(-0.139) -6514.994**
(-2.097) -1696.974 (-0.909)
-0.307**
(-2.246) D14 1054.617
(0.098) 1.006 (1.070)
0.051 (0.402)
358.015 (0.197)
-94.397 (-0.086)
0.205**
(2.584) D15 6849.217
(0.324) -0.336 (-0.183)
-0.307 (-1.222)
2641.500 (0.744)
1365.815 (0.637)
0.101 (0.642)
D16 4353.284 (0.412)
-0.075 (-0.081)
-0.031 (-0.245)
1720.990 (0.968)
885.553 (0.823)
0.075 (0.965)
D17 -60.595 (-0.004)
-0.403 (-0.323)
0.134 (0.791)
584.041 (0.245)
-74.610 (-0.052)
0.065 (0.612)
B-P LM 339.878***
Adjusted R2 0.511 0.695 0.686 0.657 0.703 0.516
註：1.括號內為係數之 t 統計量。2.*、**及***分別代表α在 10%、5%及 1%顯著。3.B-P LM 服從 15 個自由度的卡方分配。
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(二) 模型Ⅱ迴歸參數推估結果
表 7 為模型Ⅱ之 ISUR 迴歸參數推估結果，模型配適度評估的部分，B-PLM 檢
定統計量為 291.34，代表殘差項顯著存在同期相關，故應使用 ISUR 法提升模型估
計之效率。所推估之六條方程式之 Adjusted R2，為 0.633、0.806、0.752、0.697、
0.738 及 0.474，表示本研究所使用之追蹤資料所進行之迴歸分析已達到不錯之解釋
能力。而在 ISUR 迴歸參數推估結果中發現：
1. 營運績效
VAX、BNM、ISD 與 RBR 對 EBIT 為顯著正向影響，顯著水準皆為 1%；而 SDS
與 ESN 對 EBIT 為顯著負向影響，顯著水準皆為 1%；VAX、CEH、BIN 與 INS 對
ROA 為顯著正向影響，而 SDS 對 ROA為顯著負向影響，且達到 1%的顯著水準；
由以上數據表示，提高經理人持股與外資持股比率，有益於提升公司短期財務績效；
VAX、CHE 與 INS 對 TOQ 為顯著正向影響，顯著水準為 1%。
2. 受薪階層
VAX、BNM、SDS、ISD 與 RBR 對 WI 皆為顯著正向影響，表示董事會規模愈
完善，公司所支付的薪資成本會高 RBR 對 WI 為顯著正向影響，且轉投資佔淨值比
愈高，愈會提高公司的薪資成本；VAX、ISD 與 RBR 對 L 為顯著正向影響，表示
轉投資佔淨額比率愈高，公司雇用的員工人數會愈多； CEH 與 EAS 對 W 為顯著
正向影響，顯著水準達到 1%，表示提高經理人持股，有助於人均薪資的提升，且
組織及人事的穩定，有助提升人均薪資。
3. 控制變數
LEV 愈高，EBIT 愈低，且 TOQ 愈差，同時，負債比愈高的公司，所雇用的員
工人數(L)愈少，付出的薪資成本(WI)也會相對減少；PPE 愈高，愈不利於企業的
ROA 及 TOQ，且愈高的 PPE，愈需要雇用更多的員工，薪資成本會因此而上升，
但此僱用大多是基層人員，故 W反而會降低；SIZE 愈大，愈會提升企業的稅 EBIT
及勞方所得，但卻無關於 ROA 及 TOQ；AGE 愈長，短期財務指標愈好，雇用 L 也
會減少，W會降低。而電子零組件產業(D1)的營運績效表現，相較於台灣蘋果供應
鏈中的其他產業，EBIT 表現較差，且 L 及 WI 也少於其他產業，模型Ⅱ的 2014 年
(D1)狀況，相同於模型Ⅰ，皆是顯著正向影響人均薪資(W)。
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表 7 ISUR 迴歸參數推估結果(模型Ⅱ)
營運績效 受薪階層
EBIT ROA TOQ WI L W
C -212100.800 (-1.476)
5.181 (0.415)
1.859 (1.002)
-46742.830* (-1.835)
-29769.340* (-1.771)
-0.667 (-0.497)
Panel A：價值創造
VAX 1352.041***
(5.083)
0.302***
(12.294)
0.027***
(7.493)
229.758***
(4.767)
60.734**
(2.006)
0.001
(0.587)
Panel B：公司治理
BNM 24391.480*** (4.026)
0.648 (1.282)
N.A. 2167.724*
(1.943) 765.970 (1.064)
N.A.
SDS -3706.212*** (-3.254)
-0.498*** (-4.686)
N.A. -319.19* (-1.897)
N.A. N.A.
ISD 9827.876*** (3.142)
N.A. -0.071
(-1.741) 2444.923***
(4.241) 1211.179***
(3.259) N.A.
IHR N.A. N.A. N.A. N.A. N.A. N.A.
DSP -196.665 (-1.553)
N.A. N.A. N.A. N.A. N.A.
CEH N.A.
0.563*** (4.370)
0.113*** (5.453)
N.A. N.A. 0.042*** (3.294)
INS 161.805 (0.932)
0.112*** (6.425)
0.019*** (7.398)
-2.618 (-0.104)
N.A. N.A.
RBR 369.729*** (3.419)
N.A. N.A. 48.185*** (2.622)
47.112*** (3.969)
4.5E-4 (0.472)
EAS N.A. N.A. N.A. N.A. N.A.
0.028** (2.549)
TUR N.A. N.A. N.A. N.A. N.A.
0.003 (1.599)
BIN 5050.950 (1.498)
0.670** (2.434)
N.A. N.A. N.A. N.A.
ESN -843.504*** (-2.687)
N.A. N.A. N.A. N.A. N.A.
Panel C：控制變數
LEV -784.191*** (-3.149)
-0.023 (-1.014)
-0.012***
(-3.629) -126.230***
(-2.837) -96.642***
(-3.443) 0.001
(0.317) PPE 323.512
(1.092) -0.270***
(-11.146) -0.015***
(-4.118) 150.321***
(2.923) 251.298***
(7.536) -0.008***
(-3.149) SIZE 15320.610***
(4.258)
-0.087
(-0.296)
-0.059
(-1.412)
3172.699***
(5.674)
2512.318***
(7.598)
0.136***
(5.449) AGE 31.843
(0.110) 0.089***
(3.951) 0.005
(1.475) -113.866**
(-2.140) -133.835***
(-4.037) -0.001
(-0.374) PMI 1531.461
(0.633) -0.042
(-0.197) -0.010
(-0.305) 358.182 (0.826)
129.969 (0.451)
-8.7E-5 (-0.004)
D1 -46561.890***
(-3.008) 1.695
(1.301) -0.003
(-0.013) -7465.315***
(-2.768) -3530.425**
(-1.976) -0.207
(-1.476) D14 -993.760
(-0.110) 0.408
(0.532) -0.008
(-0.069) -103.995 (-0.062)
-239.576 (-0.227)
0.207**
(2.490)
D15 4383.259 (0.256)
-0.477 (-0.318)
-0.320 (-1.429)
1816.234 (0.587)
817.948 (0.401)
0.150 (0.924)
D16 -4658.532 (-0.521)
-0.908 (-1.202)
-0.114 (-1.006)
-402.520 (-0.244)
78.527 (0.075)
0.065 (0.813)
D17 -14197.900 (-1.183)
-1.486 (-1.452)
-0.016 (-0.104)
-2062.087 (-0.939)
-751.867 (-0.543)
0.035 (0.323)
B-P LM 291.34***
Adjusted R2 0.633 0.806 0.752 0.697 0.738 0.474
註：1.括號內為係數之 t 統計量。2.*、**及***分別代表α在 10%、5%及 1%顯著。3.B-P LM 檢定服 從 15 個自由度的卡方分配。
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五、虛無假說推估結果
表 8 整理本文所提出之待證假說，並對應至實證結果。由下表中，可以瞭解各
個虛無假設之推論結果，在台灣蘋果供應鏈是否有足夠的證據拒絕虛無假設，支持
對立假設。
表 8 虛無假設推論發現
模型Ⅰ 模型Ⅱ 正向(+)或負向
(-)影響
虛無假設 H1：價值創造對營運績效沒有顯著影響。
H1a：價值創造對稅前息前淨利沒有顯著影響。 接受 拒絕 +
H1b：價值創造對短期財務績效沒有顯著影響。 拒絕 拒絕 +
H1c：價值創造對長期市場績效沒有顯著影響。 拒絕 接受 +
虛無假設 H2：價值創造對受薪階層沒有顯著影響。
H2a：價值創造對薪資成本沒有顯著影響。 接受 拒絕 +
H2b：價值創造對員工人數沒有顯著影響。 接受 拒絕 +
H2c：價值創造對人均薪資沒有顯著影響。 拒絕 接受 -
虛無假設 H3：公司治理對營運績效沒有影響。
H3a：董事會結構對稅前息前淨利沒有顯著影響。 拒絕 拒絕 BNM(+)；
SDS(-)
H3b：董事會結構對短期財務績效沒有顯著影響。 拒絕 拒絕 SDS(-)
H3c：股權結構對稅前息前淨利沒有顯著影響。 拒絕 接受 +
H3d：股權結構對短期財務績效沒有顯著影響。 接受 拒絕 +
H3e：股權結構對長期市場績效沒有顯著影響。 拒絕 拒絕 +
H3f：財報透明度對稅前息前淨利沒有顯著影響。 接受 拒絕 +
H3g：公平對待股東對稅前息前淨利沒有顯著影響。 接受 拒絕 ESN(-)
H3h：公平對待股東對短期財務績效沒有顯著影響。 拒絕 拒絕 BIN(+)；
ESN(-)
虛無假設 H6：公司治理對受薪階層沒有顯著影響。
H4a：董事會結構對薪資成本沒有顯著影響。 接受 拒絕 BNM(+);ESN(-)
H4b：董事會結構對員工人數沒有顯著影響。 接受 拒絕 ISD(+)
H4c：股權結構對薪資成本沒有顯著影響。 拒絕 接受 INS(+)
H4d：股權結構對人均薪資沒有顯著影響。 拒絕 拒絕 +
H4e：財報透明度對薪資成本沒有顯著影響。 接受 拒絕 +
H4f：財報透明度對員工人數沒有顯著影響。 接受 拒絕 +
H4g：財報透明度對人均薪資沒有顯著影響。 拒絕 接受 +
H4h：組織及人事穩定度對人均薪資沒有顯著影響。 拒絕 拒絕 +
六、海外投資貿易
為了能夠更深入了解台灣蘋果供應鏈海外投資及貿易，茲將 2017 年台灣蘋果
供應商海外投資金額、海外投資家數及外銷金額，分為 3 個地區做比較，分別為中
國大陸、美國及其他地區。由表 9 可看出台灣蘋果供應商海外投資以其他地區佔多
數，其次為中國大陸及美國。銷貨的主要地區也以其他地區為大宗，根據 2017 資
料，台灣蘋果供應鏈直接銷貨對象大多來自非美國及中國大陸地區，可推估此為台
灣接單，海外製造的營運模式；且因中國大陸勞力密集產業的轉型，台灣蘋果供應
鏈轉而尋求其他低勞力成本的國家投資。台灣蘋果供應鏈外銷至中國大陸的金額只
佔 13.78%，顯示在中美貿易大戰展開的 2018 年，對整體台灣蘋果供應鏈的影響幅
度應該不會太大。
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表 9 2017 年台灣蘋果供應商海外投資總額
國別 海外投資金額 海外投資家數 銷貨金額
中國大陸 116713.2 (4.6%)
40 1338482 (13.78%)
美國 50878.644
(2%) 36
3288144
(33.84%)
其他 2368801
(93.39%) 249
5089641
(52.38%)
合計 2536392.844 325 9716267
註：()為所佔總額的比例。
伍、結論、管理意涵與研究限制
一、結論
茲將本研究之實證結果，歸納整理如下：(1)台灣蘋果產業鏈全年總營收淨額佔
台灣實質 GDP 的比率，遠遠高於其附加價值所佔台灣實 GDP 的比率，光 2017 年
便相差了 47 個百分點，顯示出台灣蘋果產業鏈的產值貢獻率長期別高估；台灣蘋
果產業鏈使用了台灣大量的浩劫性能源，台灣卻無法得到相對應的回饋。(2)台灣蘋
果供應鏈，Tobin’s Q (反應長期成長性)平均數趨近於 1，且有半數廠商之 Q 值皆小
於 1，推估與台灣中間財貿易比例日漸上升且蘋果訂單數量趨緩有關。(3)台灣蘋果
供應鏈的附加價值貢獻率(VAR)，平均數為 25.55%，表示企業每賺 100 萬元，其中
有 25 萬元為附加價值；而附加價值貿易(VAX)平均數為 19.73%，表示每出口 100
萬元，其中只包含 20%左右的附加價值，出口中間財比例高達 80%，顯示台灣蘋果
產業鏈，大多屬於低附加價值的代工組裝產業，為向後參與貿易；VAR 與人均薪資
為顯著負向關係，且 VAX 顯著影響薪資成本及員工人數，故企業若能解決勞資雙
方所得分配不均的問題，提高勞方的薪資水準，同時吸引及留任高技術性人才，則
有望提高企業價值。(4)在公司治理方面，董事會規模、股權結構及公平對待股東之
三個構面，顯著影響營運績效；股權結構及組織人事穩定度，則顯著影響受薪階層。
二、管理意涵
綜觀上述結論，包括：(1)價值創造與營運績效為顯著正向關係，且與薪資成本
與員工人數亦為顯著正向關係，但是，價值創造卻與人均薪資為顯著負向關係，此
表示勞資雙法存在嚴重所得分配不均的問題，而企業應該重新審視給付薪資水準的
合理性，藉由提高勞方所得以達提升附加價值之目的；(2)經理人持股比率與長短期
經營績效為顯著正向關係，且與人均薪資也同為顯著正向關係，表示企業可藉由提
高經理人持股比率，使得經理人意識到公司利益與自身利益息息相關，而有足夠的
動機去提升營運績效。經理人站在一個經營者的角度，同時也擁有受薪給付階層的
身分，為了達到營運績效提升的目的，會願意以合理的薪水來延攬人才，提升工作
效率，進而企業也可以更快達到價值提升的目的；(3)員工平均年資(EAS)與人均薪
資為顯著正向關係，表示若員工平均年資愈長，則該公司的人均薪資愈高，此結果
顯示人才留任的關鍵要素之一在於薪資。故管理者應該重視薪酬管理，避免人才流
失，造成更高的人事成本。
台灣政府長期過度重視高科技產業的發展，希望能促進台灣的經濟成長，從實
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證台灣蘋果供應鏈中發現，台灣蘋果供應鏈總營收淨額佔台灣實質 GDP 在 2017 年
高達 55.318%，但是其附加價值佔台灣實質 GDP 卻只有 8.179%，顯示台灣蘋果產
業鏈的產值貢獻率長期是被高估的；在耗用了大量的台灣資源之後，台灣蘋果供應
鏈創造出的價值卻是低的可憐。根據能源局 2016 年查核年報，其中工業用電每年
用電量高達 1296 億度，雖然蘋果促使台積電、鴻海、和碩等多家台灣供應商加入
潔淨能源計畫，但是台灣小島的天然資源有限以及在如今空氣品質日漸惡化的環境
下，若高科技產業無法為台灣創造價值，台灣是否應該轉而促進其他產業的發展。
台積電總附加價值佔台灣 GDP4.1%，營收成長從 1987 年的 300 萬美金，到
2016 年已接近 300 億美金，從原本趨於劣勢的低附加價值代工產業中，創造出了高
附加價值的商品以及如今居於台灣科技業三大龍頭之一的地位。台積電成功的主要
原因之一在於人力資源的管理。在勞方所得方面，根據台灣證券交易所 2018 年所
公布的員工平均薪資統計資料，上市公司的員工平均年薪為 93 萬元，而台積電的
員工平均年薪為 194.2 萬，顯示台積電具有很大的薪資競爭力。而根據本文的實證
結果，便可以看出台灣蘋果供應商，員工的薪資水準還有很大的進步空間。在少子
化與老年化的現今社會，人才成為企業最主要的競爭差異因素之一，故企業應該建
立一套良善的薪酬管理制度，重視員工的離職原因，並健全人力資源管理。
三、研究限制與未來研究方向
本文主要研究限制，包括：(1)本研究在計算附加價值時，因部分公司的財務相
關資訊未揭露，故實際研究樣本數為 172 筆，價值創造之解釋變數樣本數只有 141
筆，故無法完整探討台灣蘋果供應鏈，價值創造對營運績效及受薪階層之具體影響。
(2)在全球前 200 大蘋果供應商的名單中，包含未上市公司，因為無法取得其財務資
訊，故無法列入實證研究。(3)本研究之財務資料蒐集以母公司個體財報為主，但因
部分公司個體財報揭露不足或是未編列個體財報，故須使用合併財務報表之內容，
可能導致研究結果產生誤差性。
蘋果訂單減少及中美貿易大戰，使得在 2018 年之後，台灣蘋果供應鏈產生了
極大的不確定因素；但是，本研究之資料蒐集只到 2017 年，故未來在研究台灣蘋
果產業鏈時，若能加入 2018 年以後之資料，將可進一步評估中美貿易戰對台灣蘋
果產業鏈，在價值創造與勞資雙方的所得分配之衝擊效應。
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